國際油價波動分析與預(yù)測

目錄
第1章　緒論　1
1.1　研究背景與意義　1
1.2　研究內(nèi)容與研究框架　5
1.3　主要創(chuàng)新點與研究特色　9
第2章　理論概述　13
2.1　基于文獻(xiàn)計量方法的研究現(xiàn)狀分析　13
2.2　原油市場理論發(fā)展及熱點問題　26
2.3　本章小結(jié)　33
第3章　“新三角”視角下的原油價格驅(qū)動機(jī)理分析　35
3.1　引言　35
3.2　BSTS模型　38
3.3　數(shù)據(jù)描述　42
3.4　實證分析　46
3.5　本章小結(jié)　57
第4章　基于變量選擇-LSTM集成模型的原油價格分析及預(yù)測　59
4.1　引言　59
4.2　模型建立　61
4.3　實證分析　66
4.4　本章小結(jié)　74
第5章　基于區(qū)間門限自回歸方法的原油價格分析及預(yù)測　76
5.1　引言　76
5.2　模型建立　78
5.3　數(shù)據(jù)　83
5.4　實證分析　87
5.5　本章小結(jié)　92
第6章　重大突發(fā)事件沖擊背景下的原油價格分析及預(yù)測　93
6.1　引言　93
6.2　GSI-BN研究框架　96
6.3　實證分析　101
6.4　本章小結(jié)　107
第7章　原油價格拐點貝葉斯統(tǒng)計概率推斷　109
7.1　引言　109
7.2　突變點推斷模型　112
7.3　突變點的識別與分析　117
7.4　實證分析　131
7.5　本章小結(jié)　138
第8章　石油市場供給阻滯對中國宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊效應(yīng)測算　139
8.1　引言　139
8.2　SS-PV-EI研究框架　142
8.3　實證分析　145
8.4　本章小結(jié)　165
第9章　總結(jié)與展望　168
9.1　研究總結(jié)　168
9.2　研究展望　172
參考文獻(xiàn)　174
圖目錄
圖1.1　研究框架圖　9
圖2.1　原油價格文章發(fā)表數(shù)量及被引頻次　15
圖2.2　作者所屬國家/地區(qū)　17
圖2.3　引用突發(fā)性排名前三的國家/地區(qū)　17
圖2.4　機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)　18
圖2.5　引用突發(fā)性排名前5的機(jī)構(gòu)　19
圖2.6　期刊共引網(wǎng)絡(luò)　20
圖2.7　突發(fā)性排名前25的被引期刊　21
圖2.8　作者合作網(wǎng)絡(luò)　22
圖2.9　1980～2019年原油價格研究領(lǐng)域共被引聚類時間線　23
圖2.10　突發(fā)性排名前25的被引文獻(xiàn)　24
圖3.1　新市場結(jié)構(gòu)下的驅(qū)動因素機(jī)理分析　37
圖3.2　原油市場驅(qū)動機(jī)理圖　43
圖3.3　原油價格和Google Trends圖　45
圖3.4　樣本內(nèi)和樣本外[cutpoints（切割點）=40]一步向前預(yù)測的累積絕對誤差比較　46
圖3.5　模型個數(shù)的后驗分布　47
圖3.6　所有變量的后驗包含概率　48
圖3.7　邊際包含概率排名前八的標(biāo)準(zhǔn)化變量　48
圖3.8　BSTS模型各個狀態(tài)的后驗分布　52
圖3.9　模型的后驗狀態(tài)圖　53
圖3.10　模型的殘差圖　53
圖3.11　模型的樣本外預(yù)測誤差　55
圖4.1　變量選擇-LSTM集成模型研究框架　61
圖4.2　RNN結(jié)構(gòu)　64
圖4.3　LSTM存儲單元的體系結(jié)構(gòu)　64
圖4.4　LSTM中的重復(fù)模塊包含四個交互層　65
圖5.1　TARIX模型研究框架圖　78
圖5.2　WTI原油現(xiàn)貨價格的高價、低價、中點值和范圍值　84
圖6.1　GSI-BN研究框架　95
圖6.2　颶風(fēng)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度　97
圖6.3　金融危機(jī)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度　97
圖6.4　利比亞戰(zhàn)爭的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度　98
圖6.5　OPEC會議的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度　99
圖6.6　原油市場突發(fā)事件貝葉斯網(wǎng)絡(luò)　102
圖6.7　量化后的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)　103
圖7.1　拐點時刻貝葉斯統(tǒng)計概率推斷研究框架　112
圖7.2　WTI原油現(xiàn)貨價格月度數(shù)據(jù)　118
圖7.3　WTI原油價格、HP濾波趨勢及波動趨勢　119
圖7.4　原油價格、突變點后驗均值及后驗概率　129
圖7.5　xmin、α、ntail的均值和標(biāo)準(zhǔn)差及p值的均值基于基本統(tǒng)計認(rèn)知　132
圖7.6　xmin、α、ntail的均值和標(biāo)準(zhǔn)差及p值的均值基于PPM-KM　134
圖7.7　冪律分布和指數(shù)分布及對數(shù)-正態(tài)分布尾部CDF擬合圖（雙對數(shù)坐標(biāo)下）基于基本統(tǒng)計認(rèn)知　135
圖7.8　冪律分布和指數(shù)分布及對數(shù)-正態(tài)分布尾部CDF擬合圖（雙對數(shù)坐標(biāo)下）基于PPM-KM　135
圖8.1　SS-PV-EI研究框架　141
圖8.2　油價原始序列及其后驗均值和突變點及發(fā)生概率　146
圖8.3　Brent原油現(xiàn)貨價格及世界原油產(chǎn)量趨勢圖　150
圖8.4　AR單位根檢驗圖　151
圖8.5　不同提前期的脈沖響應(yīng)動態(tài)演化圖　153
圖8.6　不同時間點的脈沖響應(yīng)圖　154
圖8.7　Brent對CPI動態(tài)累計乘數(shù)效應(yīng)　164
表目錄
表2.1　排名前10的國家/地區(qū)　16
表2.2　原油價格研究領(lǐng)域的高產(chǎn)機(jī)構(gòu)　17
表2.3　原油價格研究領(lǐng)域的高產(chǎn)機(jī)構(gòu)的中心性排名　19
表2.4　原油價格研究領(lǐng)域的高被引期刊　20
表2.5　原油價格研究的高產(chǎn)作者　22
表3.1　代表性研究的數(shù)據(jù)特征對比　37
表3.2　變量描述及數(shù)據(jù)來源　43
表3.3　DBSTS模型估計結(jié)果（5個核心影響因素）　50
表3.4　加入Google Trends和美國頁巖油產(chǎn)量的DBSTS模型（7個核心影響因素）　51
表3.5　樣本內(nèi)預(yù)測表現(xiàn)：一步向前預(yù)測　55
表3.6　樣本外預(yù)測表現(xiàn)：h步向前預(yù)測　55
表3.7　樣本內(nèi)DM檢驗：一步向前預(yù)測　56
表3.8　樣本外DM檢驗：h步向前預(yù)測　56
表4.1　變量描述及數(shù)據(jù)來源　66
表4.2　核心因素的提取結(jié)果　68
表4.3　預(yù)測性能表現(xiàn)　70
表4.4　DM和PT統(tǒng)計檢驗　71
表5.1　基本統(tǒng)計描述　85
表5.2　閾值變量及其描述　85
表5.3　區(qū)間解釋變量及其描述　86
表5.4　預(yù)測結(jié)果比較（不包含區(qū)間解釋變量）　88
表5.5　預(yù)測結(jié)果比較（包含區(qū)間解釋變量）　88
表5.6　魯棒檢驗預(yù)測結(jié)果比較（包含區(qū)間解釋變量）　91
表6.1　2004～2020年影響較大的颶風(fēng)　96
表6.2　變量離散化結(jié)果　101
表6.3　當(dāng)颶風(fēng)發(fā)生時原油價格預(yù)測結(jié)果　105
表6.4　當(dāng)金融危機(jī)發(fā)生時原油價格預(yù)測結(jié)果　106
表6.5　當(dāng)戰(zhàn)爭發(fā)生時原油價格預(yù)測結(jié)果　106
表6.6　當(dāng)OPEC會議發(fā)生時原油價格預(yù)測結(jié)果　107
表7.1　基于基本統(tǒng)計認(rèn)知的原油價格拐點分類　119
表7.2　基于基本統(tǒng)計認(rèn)知的拐點時刻及間隔時間　122
表7.3　突變點的后驗均值及突變概率　127
表7.4　原油價格突變點所對應(yīng)的歷史突發(fā)事件　130
表7.5　基本統(tǒng)計定義突變點分布比較的檢驗結(jié)果　133
表7.6　PPM定義突變點分布比較的檢驗結(jié)果　135
表7.7　基本統(tǒng)計意義定義突變點時間距離及相對應(yīng)發(fā)生拐點的概率　136
表7.8　基于PPM-KM定義突變點時間距離及相對應(yīng)發(fā)生拐點的概率　137
表8.1　變量描述及數(shù)據(jù)來源　145
表8.2　突變點所對應(yīng)的歷史突發(fā)事件　147
表8.3　供給沖擊事件總結(jié)　148
表8.4　各變量的ADF單位根檢驗結(jié)果　150
表8.5　Johansen檢驗結(jié)果　151
表8.6　TVP-SV-VAR估計結(jié)果　152
表8.7　供給沖擊情景設(shè)置　159
表8.8　基本統(tǒng)計描述估計結(jié)果　160
表8.9　MIDAS-AR模型回歸結(jié)果　161
表8.10　長期及短期非對稱性的Wald檢驗結(jié)果　163
表8.11　NARDL模型估計和檢驗結(jié)果　163